Dyb Læring vs Forstærket Læring

Dyb Læring og Forstærket Læring er to af de mest populære undergrupper af Kunstig Intelligens. AI-markedet var omkring 120 milliarder dollar i 2022 og er øgende med en ufattelig CAGR på over 38%. Da kunstig intelligens udviklede sig, er disse to tilgange (RL og DL) blevet brugt til at løse mange problemer, herunder billedgenkendelse, maskinoversættelse og beslutningstagning for komplekse systemer. Vi vil udforske, hvordan de fungerer sammen med deres anvendelser, begrænsninger og forskelle på en letforståelig måde.

Hvad er Dyb Læring (DL)?

Dyb Læring er en undergruppe af maskinlæring, hvor vi bruger Neurale Netværk til at genkende mønstre i den givne data til predictiv modeling på usete data. Data kan være tabel, tekst, billede eller tale.

Dyb Læring opstod i 1950’erne, da Frank Rosenblatt skrev en forskningsartikel om Perceptron i 1958. Perceptron var det første neurale netværksarkitektur, der kunne trænes til at udføre lineære overvågede læringsopgaver. Over tid, forskning i feltet, tilgængeligheden af en massiv mængde data og omfattende beregningsressourcer har yderligere fremmet dyb læringfeltet.

Hvordan fungerer Dyb Læring?

Neuralt Netværk er byggestenen i dyb læring. Det menneskelige hjerte inspirerer Neuralt Netværk; Det indeholder noder (neuroner), der transmitterer information. Et neuralt netværk har tre lag:

• Inddatalag
• Skjult lag
• Uddatalag.

Inddatalaget modtager data givet af brugeren og sender det til det skjulte lag. Det skjulte lag udfører en ikke-lineær transformation af data, og uddatalaget viser resultaterne. Fejlen mellem forudsigelsen på uddatalaget og den faktiske værdi beregnes ved hjælp af en tabsfunktion. Processen fortsætter iterativt, indtil tabet er minimiseret.

Neuralt Netværk

Typer af Dyb Læring Arkitekturer

Der er forskellige typer af neurale netværksarkitekturer, såsom:

• Kunstige Neurale Netværk (ANN)
• Konvolutionsneurale Netværk (CNN)
• Rekurrente Neurale Netværk (RNN)
• Generative Adversarial Netværk (GAN), etc.

Brugen af en neuralt netværksarkitektur afhænger af problemtypen under overvejelse.

Anvendelser af Dyb Læring

Dyb Læring finder sine anvendelser i mange industrier.

• Inden for sundhedssektoren kan computerbaserede metoder, der anvender konvolutionsneurale netværk, bruges til at analysere medicinske billeder, f.eks. CT- og MRI-scans.
• Inden for finanssektoren kan det forudsige aktiekurser og opdage svindelaktiviteter.
• Dyb Læring metoder i Naturlig Sprogbehandling bruges til maskinoversættelse, sentimentanalyse, etc.

Begrænsninger af Dyb Læring

Selvom dyb læring har opnået staten for kunstresultater i mange industrier, har det sine begrænsninger, som følger:

• Kæmpe data: Dyb Læring kræver en massiv mængde af mærket data til træning. Mangel på mærket data giver underpar results.
• Tidskrævende: Det kan tage timer og nogle gange dage at træne på datasættet. Dyb læring involverer en masse eksperimenter for at nå det krævede benchmark eller opnå konkrete resultater, og mangel på hurtig iteration kan langsommere processen.
• Beregningsressourcer: Dyb Læring kræver beregningsressourcer som f.eks. GPU’er og TPU’er til træning. Dyb læring modeller besætter megen plads efter træning, hvilket kan være et problem under installation.

Hvad er Forstærket Læring (RL)?

Forstærket Læring, på den anden side, er en undergruppe af kunstig intelligens, hvor en agent udfører en handling på sin omgivelse. “Læring” sker ved at belønne agenten, når den udfører det ønskede adfærd, og straffe det ellers. Med erfaring lærer agenten den optimale politik til at maksimere belønningen.

Historisk set fik forstærket læring fokus i 1950’erne og 1960’erne, da beslutningsalgoritmer blev udviklet til komplekse systemer. Derfor har forskning i feltet ført til nye algoritmer som Q-Læring, SARSA og actor-critic, som yderligere har fremmet områdets praktikalitet.

Anvendelser af Forstærket Læring

Forstærket Læring har bemærkelsesværdige anvendelser i alle større industrier.

• Robotik er en af de mest fejrede anvendelser i forstærket læring. Ved hjælp af forstærket læring metoder tillader vi robotter at lære fra omgivelsen og udføre det krævede job.
• Forstærket Læring bruges til at udvikle motorer til spil som Skak og Go. AlphaGo (Go-motor) og AlphaZero (skakmotor) er udviklet ved hjælp af forstærket læring.
• Inden for finans kan forstærket læring hjælpe med at gøre en profitabel handel.

Begrænsninger af Forstærket Læring

• Kæmpe data: Forstærket Læring kræver en stor mængde data og erfaring for at lære en optimal politik.
• Belønningsudnyttelse: Det er vigtigt at opretholde en balance mellem at udforske tilstanden, danne den optimale politik og udnytte den viden, der er erhvervet for at øge belønningen. Agenten vil ikke nå det bedste resultat, hvis udforskningen er underpar.
• Sikkerhed: Forstærket Læring rejser sikkerhedsbekymringer, hvis belønningsystemet ikke er designet og begrænset på en passende måde.

Fremtrædende Forskelle

I et nøddeskal, fremtrædende forskelle mellem Forstærket Læring og Dyb Læring er følgende:

Dyb Forstærket Læring – Kombinationen

Dyb Forstærket Læring opstod som en ny teknik, der kombinerer forstærket og dyb læring metoder. Den seneste skakmotor, som f.eks. AlphaZero, er et eksempel på Dyb Forstærket Læring. I AlphaZero anvender dybe neurale netværk matematiske funktioner for, at agenten kan lære at spille skak mod sig selv.

Hvert år udvikler store spillere på markedet nye forsknings- og produkter på markedet. Dyb Læring og Forstærket Læring forventes at forbløffe os med skarpsindige metoder og produkter.

Ønsker du mere AI-relateret indhold? Besøg unite.ai.